如何评价 MXNet 被 Amazon AWS 选为官方深度学习平台？
首先，我们来看看这次选择意味着什么？
MXNet的“正名”和行业地位的提升： 亚马逊作为全球最大的云计算服务提供商，其对技术选型的谨慎程度不言而喻。AWS选择MXNet作为其官方深度学习平台，意味着MXNet在性能、灵活性、可扩展性、易用性等方面已经达到了AWS的严苛标准，并且被认为是最有潜力满足其广泛客户群需求的平台。这相当于给MXNet打上了一个“金字招徽”，极大地提升了它的行业认可度和市场影响力。在此之前，虽然MXNet已经积累了一定的用户基础，但与TensorFlow、PyTorch等相比，它的“声量”相对较小。AWS的背书，无疑是将其推向了行业一线阵营的催化剂。
AWS在深度学习领域的战略布局： 对于AWS来说，深度学习是未来发展的重要引擎。拥有一个强大的、可控的深度学习平台，对于巩固其在AI领域的领导地位至关重要。选择MXNet，意味着AWS将把大量的资源和精力投入到MXNet的生态建设和技术优化中。这包括但不限于：
深度集成到AWS服务中： MXNet将与SageMaker、EC2、S3等AWS的核心服务进行更深度的整合，为用户提供无缝的开发、训练和部署体验。这意味着用户可以在AWS上更轻松地使用MXNet，而无需担心复杂的环境配置或数据迁移问题。
性能优化与硬件支持： AWS强大的硬件基础设施，尤其是其专门设计的AI芯片（如Inferentia和Trainium），将为MXNet提供更优化的性能支持。这种软硬件的协同优化，能够显著提升模型训练和推理的速度，为用户节省成本，加速创新。
生态系统的驱动和维护： AWS拥有庞大的用户群体和开发者社区。通过将其作为官方平台，AWS能够引导和聚集更多的开发者使用MXNet，贡献代码，反馈问题，共同构建一个繁荣的生态系统。这将进一步增强MXNet的生命力，使其能够不断适应和引领行业的发展。
对深度学习生态的潜在影响： 亚马逊的选择，也可能在一定程度上影响深度学习框架的竞争格局。尽管TensorFlow和PyTorch依然占据主导地位，但MXNet凭借其独特的优势，通过AWS的推广，可能会吸引更多对特定功能或性能有需求的开发者。这种竞争的加剧，最终将有利于整个深度学习领域的进步。
那么，MXNet究竟有什么样的优势，能够赢得AWS的青睐呢？
MXNet并非横空出世，它在设计之初就展现出一些与众不同的特点，这些特点与AWS的需求高度契合：
混合编程模型（Symbolic & Imperative）： 这是MXNet最核心的优势之一。它同时支持声明式编程（Symbolic API）和命令式编程（Imperative API），甚至允许两者混合使用。
声明式编程： 适合在部署阶段进行优化，可以生成静态计算图，便于编译器进行各种优化，从而提高执行效率和降低内存占用。这对于大规模分布式训练和边缘设备部署至关重要，符合AWS对效率和可扩展性的追求。
命令式编程： 更直观易懂，类似Python的交互式编程体验，便于调试和快速原型开发。这对于吸引和留住研究人员和开发者非常有帮助，能够降低学习门槛。
混合使用： 允许开发者根据实际需求灵活切换，既能享受声明式编程的性能优势，又能保留命令式编程的灵活性，这种“两全其美”的特性，正是AWS所看重的。
高度的可扩展性和并行性： MXNet在设计之初就考虑到了分布式训练的场景，能够高效地利用多GPU、多节点进行并行计算。其内存管理和通信机制也经过优化，能够在大规模数据集和复杂模型上保持良好的性能。这与AWS提供的大规模计算资源完美契合。
效率和性能的平衡： MXNet在保持灵活性的同时，也相当注重性能。它的C++后端使得核心计算非常高效，而Python接口则提供了友好的用户体验。在很多评测中，MXNet在特定任务上能与TensorFlow、PyTorch媲美甚至超越。
多语言支持和可移植性： MXNet不仅支持Python，还提供C++, R, Scala, Julia, Perl等多种语言的接口，这使得它能够被不同背景的开发者和不同的应用场景所采纳。同时，它对多种硬件平台（包括CPU、GPU以及各种嵌入式设备）都有良好的支持，展现出良好的跨平台能力。这对于AWS希望覆盖从云到边缘的广泛用户群体至关重要。
易于集成和扩展： MXNet的设计允许开发者轻松地集成自定义层、自定义算子以及其他库。这为用户提供了巨大的灵活性来构建和优化自己的深度学习模型。
然而，我们也不能忽视一些潜在的挑战和需要进一步观察的地方：
生态系统的成熟度： 尽管AWS的加入会极大地推动MXNet生态的发展，但与TensorFlow和PyTorch积累多年的生态系统相比，MXNet在模型库、预训练模型、社区资源等方面仍有追赶的空间。AWS的投入能否快速弥补这一差距，将是关键。
社区的驱动力： 深度学习框架的生命力很大程度上取决于社区的活跃度和贡献。虽然AWS会提供官方支持和驱动，但能否真正激发开发者社区的自发性和创造性，使其形成强大的自循环，还需要时间来验证。
竞争对手的反击： TensorFlow和PyTorch并不会因此停滞不前。他们拥有庞大的用户基础和成熟的生态，并且也在不断进行技术创新和性能优化。AWS和MXNet能否持续保持优势，并在激烈的市场竞争中脱颖而出，还有待观察。
用户迁移成本： 对于已经在使用其他深度学习框架的用户来说，迁移到MXNet可能需要一定的学习成本和代码重写。AWS如何提供有效的工具和支持来降低这种迁移成本，也是影响用户接受度的重要因素。
总而言之， 亚马逊AWS选择MXNet作为官方深度学习平台，是其在深度学习领域深度布局的重要战略举措，也是对MXNet技术实力和潜力的权威认可。MXNet凭借其独特的混合编程模型、出色的可扩展性和效率，以及良好的多语言支持，非常契合AWS在云端和边缘计算场景下的需求。
这次合作无疑将为MXNet带来前所未有的发展机遇，加速其生态系统的建设和技术迭代。然而，与成熟的竞争对手相比，MXNet在生态成熟度和社区活跃度方面仍有提升空间。最终的成效，将取决于AWS投入的资源力度、对MXNet生态的持续培育，以及MXNet自身能否在激烈的技术竞争中保持创新和优势。
这标志着深度学习框架的竞争进入了一个新的阶段，也预示着以MXNet为代表的新兴力量，正在试图在AI领域占据更重要的位置。对于开发者和企业用户而言，这意味着更多选择，也意味着更强的竞争力。
网友意见
这其实是很自然的选择。
1. amazon肯定不会全心全意支持TensorFlow。就像我在
如何评价余凯在朋友圈发表呼吁大家用caffe, mxnet等框架，避免使用TensorFlow？说的，amazon是怕TensorFlow的，支持TensorFlow在aws上跑，这是不得以的选择。为了自己不受制，它一定要扶植另一个系统。
2. DSSTNE不是个好选择。且不说DSSTNE的技术是否成熟，首先它的社区知名度就不够高，而mxnet的社区明显要成熟很多。而且一旦amazon选择DSSTNE，那么就意味着失去了Microsoft这个盟友（至少在对付Google这件事上，两者是有共同利益的）。到时候DSSTNE是否能单独刚肛TensorFlow呢？这个基本上很难。
3. amazon花大价钱挖了Alex Smola，李沐也去了amazon。amazon事实上就在mxnet社区掌握了比较大的话语权了，所以，为什么不用呢？
4. 最后，也是最重要的，mxnet本身做的好。mxnet代码是相当规范的，整个设计也很清楚，这些都有利于后续的开发。此外，mxnet的核心的技术人员一直都很活跃，所以mxnet的成长性也很好。
接下来很可能就是微软宣布用mxnet作为默认的引擎了，大家拭目以待吧
强行答一个。首先点32个赞！大概可以永远告别AWS上跑个deep learning要手装一堆东西还不知道efficiency怎么样的年代了。话说以前见大家吐槽mxnet的documentation不清楚可是我觉得document挺棒的啊，虽然确实比不上tensorflow但是比torch舒服多了，清楚易懂还便于develop，之前改过些mxnet代码感觉还是挺轻松愉快的，比起caffe自己轻易什么都不敢动，mxnet给我的感觉是对开发者友好许多。codebase也不算大，上手也方便。有了AWS endorse以后知名度肯定蹭蹭涨，相信在开源社区和tensorflow可以一战。
顺便说点题外话，要是早一个月知道就不会蛋疼兮兮地withdraw掉已经面了一半的这个组的面试了 。。。withdraw之后面试官还是打电话来聊天说是Alex的组简直是要哭瞎了【其实第一场面试居然是Anima来吊打我就该清醒了，当时居然没注意。。。。。找工作的时候口口声声说想做deep learning infra居然withdraw掉了这个组真是哭晕在厕所= = 只盼去fb之后贾神肯收留我。。。。。。
第一次回答献给MXNet. 反正我从2015.9月mx刚发布不久就一直在用了，给我的感受是mx的架构性能社区越来越强大！ Amazon的官方支持最直接的结果就是mx会更稳定，文档会更规范，用户会更多。据说后续会有很多对移动端优化的支持，期待！
你问我怎么评价，当然是好评:)
MXNet发展到现在有一年多了，已经是一个相对成熟的项目。我对我们的技术很有信心。MXNet的速度，节省内存，接口灵活性，和分布式效率都是可圈可点的。作为一个由爱好者发起，没有投资的项目，MXNet以前最大的短板是文档和宣传。而Amazon作为大财主以后在这方面可以起到很好的作用。
实际上Amazon对MXNet的支持已经有一段时间了，在Github上提交了很多文档方面的改进。细心的同学可能已经发现最近网站变好看了，拼写错误也少了很多（
MXNet Documents），花钱请的前端和文案就是不一样。总体来说Amazon对开源社区很友好，除了对文档和稳定性的要求严格了一些并没有干涉我们的开发。Code Review还是我们自己在做，是否接收代码也是社区决定的。
在Amazon之前已经有很多公司在默默的用MXNet了，只是没有大肆宣传。比如图森，地平线，搞Mathematica的Wolfram都给MXNet贡献了很多代码。
我对MXNet的前景很乐观，欢迎大家试用，也欢迎贡献代码，众人拾柴火焰高嘛，不知道从哪里下手的同学帮忙完善一下文档也是好的。有意全职做MXNet相关工作的可以联系我们，我们可以帮忙介绍美国Amazon以及北京、深圳各大机器学习Startup的工作:)
P.S. 这篇文章里关于分布式效率的细节比较少，GPU也是K80，比较老。但是我以节操担保线性加速的结果是靠谱的。我们自己在Titan X上用resnet也能跑出类似的效果。大家可以来试试。
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